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什么是多元线性回归分析?
1、e 的大小不随所有变量取值水平的改变而改变，即方差齐性。多元线性回归简介：在回归分析中，如果有两个或两个以上的自变量，就称为多元回归。
2、多元线性回归是一种用于建立多个自变量和一个因变量之间关系的统计模型。
3、如果回归分[文]析中包括两个或[章]两个以上的自变[来]量，且因变量和[自]自变量之间是线[吃]性关系，则称为[瓜]多元线性回归分[网]析。
4、在多元线性回归分析是多元回归分析中最基础、最简单的一种。运用回归模型，只要采用的模型和数据相同，通过标准的统计方法可以计算出唯一的结果。
什么叫多元回归?多元线性回归与一元线性回归相比较有何异同?
1、假定被解释变量与多个解释变量之间具有线性关系，是解释变量的多元线性函数，称为多元线性回归模型。
2、一元线性是[文]说一个解释变量[章]对被解释变量的[来]影响。多元线性[自]则是多个解释变[吃]量对被解释变量[瓜]的影响。计算一[网]元线性回归方程[文]的最小二乘法是[章]整个回归思想中[来]的核心。
3、解释变量的[自]个数不同：多元[吃]线性回归模型有[瓜]多个解释变量，[网]而一元线性回归[文]模型只有一个解[章]释变量。模型的[来]经典假定不同：[自]多元线性回归模[吃]型比一元线性回[瓜]归模型多了“解[网]释变量之间不存[文]在线性相关关系[章]”的假定。
4、等方差假定[来]u（4）与j不[自]相关，非自相关[吃]假定（5）与之[瓜]间不相关xi（[网]6）之间不存在[文]多重共线性参数[章]经济意义一元线[来]性回归分析1反[自]映了x影响y的[吃]程度，包括大小[瓜]和方向。
5、因此多元线[网]性回归比一元线[文]性回归的实用意[章]义更大。社会经[来]济现象的变化往[自]往受到多个因素[吃]的影响，因此，[瓜]一般要进行多元[网]回归分析。
6、因此多元线性回归比一元线性回归的实用意义更大。在多元线性回归分析是多元回归分析中最基础、最简单的一种。运用回归模型，只要采用的模型和数据相同，通过标准的统计方法可以计算出唯一的结果。
多元回归分析中的基本假定有哪些?
多元线性回归的基本假设如下：零均值假定：假设随机扰动项的期望或均值为零。同方差和无自相关假定：假设随机扰动项互不相关且方差相同。随机扰动项与解释变量不相关假定：假设随机扰动项与自变量的协方差为0。
自变量x 1 ，x 2 ，…，x p 是确定性变量，[文]且它们之间是不[章]相关的。因变量[来]与自变量x 1 ，x 2 ，…，x p 之间存在着显著[自]的线性相关关系[吃]，即模型是线性[瓜]的。
取值没有随机误[网]差：这个假定几[文]乎是不能满足的[章]，测量误差的存[来]在会降低预测的[自]精度，影响误差[吃]的方差，负相关[瓜]系数以及单个回[网]归系数的估计。[文]会。
计量经济学的大[章]量假设都是针对[来]所谓的误差项进[自]行假设。
【答案】：A、[吃]B、C、D 推断统计；回归[瓜]分析。 线性回归分析的[网]基本假设包括：[文]①线性关系假设[章]：X与y在总体[来]上具有线性关系[自]，这是一条最基[吃]本的假设。回归[瓜]分析必须建立在[网]变量之间具有线[文]性关系的假设成[章]立上。
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